DataGemma: Mô hình AI mới của Google giải quyết vấn đề ảo giác bằng dữ liệu thực tế từ Data Commons

• Google giới thiệu DataGemma - mô hình AI nguồn mở đầu tiên được thiết kế để giải quyết vấn đề ảo giác của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách kết nối chúng với dữ liệu thống kê thực tế từ Data Commons.

• Data Commons là một đồ thị kiến thức công khai chứa hơn 240 tỷ điểm dữ liệu từ các tổ chức uy tín như Liên Hợp Quốc, WHO, CDC và các Cục Thống kê.

• DataGemma sử dụng hai phương pháp chính để nâng cao độ chính xác của LLM:

1. RIG (Tạo sinh được xen kẽ bởi truy xuất): Chủ động truy vấn nguồn đáng tin cậy và kiểm tra thông tin với Data Commons. Khi được yêu cầu tạo phản hồi, mô hình được lập trình để xác định các trường hợp dữ liệu thống kê và truy xuất câu trả lời từ Data Commons.

2. RAG (Tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài): Cho phép mô hình ngôn ngữ kết hợp thông tin liên quan ngoài dữ liệu huấn luyện. DataGemma truy xuất thông tin ngữ cảnh liên quan từ Data Commons trước khi mô hình bắt đầu tạo phản hồi.

• Kết quả sơ bộ cho thấy cải thiện đáng kể về độ chính xác của mô hình ngôn ngữ khi xử lý các sự kiện số học, giảm thiểu ảo giác cho người dùng.

• Google đang tiếp tục nghiên cứu và cam kết hoàn thiện các phương pháp này, với mục tiêu cuối cùng là tích hợp chức năng nâng cao này vào cả mô hình Gemma và Gemini.

• Bằng cách chia sẻ nghiên cứu và công khai mô hình DataGemma, Google hy vọng thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn các kỹ thuật dựa trên Data Commons để làm nền tảng cho LLM trong dữ liệu thực tế.

• Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể bắt đầu với DataGemma bằng cách sử dụng các notebook khởi động nhanh cho cả phương pháp RIG và RAG.

📌 DataGemma là mô hình AI nguồn mở đầu tiên kết nối LLM với 240 tỷ điểm dữ liệu thực tế từ Data Commons. Sử dụng phương pháp RIG và RAG, DataGemma giúp giảm ảo giác AI và nâng cao độ chính xác khi xử lý dữ liệu số học, hướng tới tương lai AI đáng tin cậy hơn.

https://blog.google/technology/ai/google-datagemma-ai-llm/